背景

npのreshapeがなんとなくわからなかった。
しかしコードを書いてみると、何となくわかったので直感で勉強したい人用に共有したいと思いました。

サンプルコード

np_reshape_.py


# 1行12列
list_1 = [10.0, 14.0, 23.0, 27.0, 37.0, 58.0, 81.0, 82.0, 135.0, 169.0, 344.0, 319.0]
print(list_1)
# [10.0, 14.0, 23.0, 27.0, 37.0, 58.0, 81.0, 82.0, 135.0, 169.0, 344.0, 319.0]

# 3行4列
list_2 = np.array(list_1).reshape(3, 4)
print(list_2)
"""
[[ 10.  14.  23.  27.]
 [ 37.  58.  81.  82.]
 [135. 169. 344. 319.]]
"""

# 6行2列
list_3 = np.array(list_1).reshape(6, 2)
print(list_3)
"""
[[ 10.  14.]
 [ 23.  27.]
 [ 37.  58.]
 [ 81.  82.]
 [135. 169.]
 [344. 319.]]
"""

# 6行2列　2列にすると座標系
list_4 = np.array(list_1).reshape(-1, 2)
print(list_4)
"""
[[ 10.  14.]
 [ 23.  27.]
 [ 37.  58.]
 [ 81.  82.]
 [135. 169.]
 [344. 319.]]
"""

# 6行2列
list_5 = np.array(list_1).reshape(6, -1)
print(list_5)
"""
[[ 10.  14.]
 [ 23.  27.]
 [ 37.  58.]
 [ 81.  82.]
 [135. 169.]
 [344. 319.]]
"""

反省

npのreshapeの-1の使い方が直感的にわかった。